Projektidee: Smarte Waschmaschine mit IP68-Datenlogger – Wie man alte Maschinen upgraden und neue optimieren könnte

Was wäre, wenn man eine alte Waschmaschine so umrüsten könnte, dass sie sparsamer, intelligenter und effizienter wäscht als je zuvor – ganz ohne Neugerät? Genau dieser Frage möchten wir in unserem Jugend forscht-Projekt nachgehen.

Unsere Idee: Ein speziell entwickelter, IP68-geschützter Datenlogger, der direkt in der Trommel mitwäscht und den gesamten Waschvorgang aufzeichnet. Mit diesen Daten könnten wir den Waschprozess im Detail analysieren – und daraus neue, optimierte Steuerungen entwickeln.

Wie der Datenlogger funktionieren würde

Der Logger müsste so kompakt und robust sein, dass er einfach zur Wäsche gelegt werden könnte – vollständig geschützt gegen Wasser, Schaum und mechanische Belastung. Er könnte mit verschiedenen Sensoren ausgestattet sein, zum Beispiel:

• Beschleunigungssensoren, um Bewegungen und Vibrationen zu erfassen

• Gyroskop, zur Analyse von Drehungen der Trommel

• Mikrofon, um Geräusche wie Wasserzulauf, Pumpen und Schleudern zu erkennen

• Zeitstempel, um die Dauer der einzelnen Waschphasen zu bestimmen

So entstünde ein präzises Bild vom Innenleben eines Waschvorgangs – aus der Perspektive der Wäsche selbst.

Was man mit diesen Daten machen könnte

Aus den gewonnenen Daten ließen sich zwei zentrale Ansätze ableiten:

1. Alte Waschmaschinen umrüsten

Mit Hilfe eines Arduino oder vergleichbarer Mikrocontroller-Technik ließe sich eine neue, intelligente Steuerung entwickeln, die gezielt auf Effizienz und Ressourcenschonung ausgerichtet wäre. Auf Basis realer Messdaten könnte man z. B.:

• unnötige Spülgänge vermeiden

• Wasser- und Energieverbrauch reduzieren

• Trommelbewegungen anpassen, um mechanische Belastung zu minimieren

So könnte eine herkömmliche Maschine zu einer "smarten", umweltfreundlichen Waschmaschine aufgerüstet werden – und das ohne große Kosten.

2. High-End-Maschinen weiter optimieren

Selbst moderne Waschmaschinen arbeiten nicht immer optimal. Mithilfe des Datenloggers könnten selbst kleinste Ineffizienzen erkannt und analysiert werden – etwa:

• zu lange oder überflüssige Waschphasen

• schlechte Drehmomentverteilung beim Schleudern

• lange Leerlaufzeiten zwischen einzelnen Programmabschnitten

Die Hersteller könnten so gezielt Firmware-Optimierungen vornehmen oder Updates anbieten, die den Waschvorgang noch nachhaltiger gestalten.

Weitere denkbare Anwendungen

Die Technologie ließe sich auch auf andere Geräte ausweiten, z. B. Trockner, Geschirrspüler oder sogar industrielle Reinigungsanlagen. Überall dort, wo bisher "blind" gewaschen wird, könnten präzise Messdaten helfen, Prozesse transparenter und effizienter zu machen.

 

Projektidee: CNC trifft Biologie: Ein DIY-Mikroskop-Automat für lebende Zellen

Stell dir vor, du könntest Zellen automatisch füttern, beobachten und analysieren – ganz ohne stundenlanges Mikroskopieren per Hand. Genau das wollen wir mit unserem Jufo-Projekt bauen: Aus einem alten CNC-Router machen wir einen Pipettier- und Mikroskopierautomaten, der lebende Zellen über längere Zeiträume beobachten kann.

Statt Prototypen zu fräsen, bewegt unser umgebauter Router jetzt eine Kamera präzise über Proben wie Petrischalen, Mikrotiterplatten oder Glasobjektträger – und pipettiert bei Bedarf neue Lösungen direkt auf die Zellen.

🔬 Wie funktioniert unser DIY-Mikroskop?

Unser Mikroskop ist super einfach aufgebaut:

• Objektiv: Ein klassisches 10x Mikroskopobjektiv.

• Kamera: Eine USB-Kamera, direkt hinter dem Objektiv montiert.

• Tubus: Ein einfaches schwarzes Rohr (z. B. aus 3D-Druck oder PVC), das Streulicht verhindert.

• Beleuchtung: Eine LED-Matrix, die über das CNC-System oder einen Mikrocontroller gesteuert wird – zusammen mit einer Mattglasplatte ergibt das eine gleichmäßige Ausleuchtung von unten.

• Software: Alles wird von einem kleinen Script gesteuert – automatisch wird die Kamera bewegt, fokussiert, Bilder aufgenommen und analysiert.

Im Gegensatz zu einem normalen Mikroskop:

• Muss niemand mehr händisch fokussieren oder die Proben verschieben.

• Kann das System Proben pipettieren, neu beimpfen oder z. B. Nährlösungen austauschen.

• Eignet sich das System perfekt für Langzeitexperimente mit Zeitrafferaufnahmen über Stunden oder Tage.

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🧫 Was kann man damit machen? Drei Beispielanwendungen:

1. Wachstum von Hefezellen (Saccharomyces cerevisiae)

Wir beobachten, wie sich Hefezellen in verschiedenen Zuckerlösungen entwickeln. Die Kamera dokumentiert stündlich, wie sich die Zellkolonien auf dem Agar ausbreiten – zum Beispiel mit Glukose, Fruktose oder gar keinem Zucker. Eine automatische Pipettierung erlaubt uns sogar, später neue Lösungen dazuzugeben.
Ziel: Einfluss von Nährstoffen auf Zellwachstum sichtbar machen.

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2. Kresse-Keimung unter Salzeinfluss

Kressesamen wachsen auf einem feuchten Träger (z. B. Filterpapier in MTP). Unser Automat vergleicht das Wachstum bei Leitungswasser, leicht gesalzenem und stark gesalzenem Wasser. Die Kamera dokumentiert stündlich die Länge der Keimlinge, und ein Pipettierschritt sorgt für konstante Feuchtigkeit.
Ziel: Wie salzempfindlich ist Kresse? Ab wann hört sie auf zu wachsen?

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3. Pantoffeltierchen auf Chemotaxis testen

Wir geben Pantoffeltierchen in eine flache Glasschale und beobachten, wie sie sich in Richtung verschiedener chemischer Stoffe bewegen. Der Automat pipettiert kleine Mengen von z. B. Kaffeesäure oder Zucker auf eine Seite der Schale und nimmt Zeitraffer-Videos auf.
Ziel: Können Pantoffeltierchen „riechen“?

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🚀 Warum das spannend ist

Das Projekt bringt viele Disziplinen zusammen:

• Biologie, um lebende Organismen zu untersuchen.

• Technik, um Bewegung, Licht und Pipettierung zu automatisieren.

• Informatik, um Bildanalyse, Steuerung und Zeitraffer zu ermöglichen.

Statt stundenlang am Mikroskop zu sitzen, können wir ganze Versuchsreihen automatisieren – und gleichzeitig etwas über Leben, Verhalten und Wachstum im Kleinen lernen.

 

Projektidee: Eigenbau-Zählkammer

Eine Eigenbau-Zählkammer für Blutzellen: Optik, Biologie und Informatik vereint

Die Zählung von Leukozyten (WBC) und Erythrozyten (RBC) ist ein essenzieller Bestandteil vieler medizinischer und biologischer Untersuchungen. Traditionell werden dazu spezielle Zählkammern wie die Neubauer-Kammer verwendet, die durch ein feines Raster das manuelle Zählen unter dem Mikroskop erleichtern. Doch was, wenn man diesen Prozess mit modernen Methoden automatisieren und vereinfachen könnte? Genau hier setzt unser JuFo-Projekt an: eine selbstgebaute Zählkammer mit Kamerabasiertem Zellzählverfahren!

Die Idee: Eine optisch gestützte Zählkammer

Statt auf eine konventionelle Zählkammer zurückzugreifen, bauen wir unsere eigene Variante. Der Kern des Systems besteht aus zwei Laborgläsern, zwischen die wir dünne Deckgläser kleben. Diese Deckgläser dienen als Abstandshalter und definieren die Höhe der Kammer auf exakt 0,1 mm (oder entsprechend der exakten Deckglasdicke).

Eine kalibrierte Kamera misst die Fläche, die durch das Laborglas und die Deckgläser definiert ist, wodurch sich das Volumen präzise berechnen lässt. Dies erlaubt uns, die Zellkonzentration in der Probe exakt zu bestimmen.

Automatische Zählung mit Bildverarbeitung

Die eigentliche Innovation liegt jedoch in der digitalen Analyse: Eine Mikroskop-Kamera nimmt Bilder der Zellen auf, während eine spezielle Software diese analysiert und automatisch die Zellanzahl bestimmt. Anders als bei herkömmlichen Zählkammern, die Markierungen wie bei der Neubauer-Kammer zur Orientierung nutzen, ist das hier nicht notwendig. Stattdessen übernimmt ein Algorithmus die Aufgabe des Zählens, wodurch eine fehleranfällige manuelle Analyse vermieden wird.

Interdisziplinärer Ansatz mit viel Potenzial

Dieses Projekt vereint gleich mehrere wissenschaftliche Disziplinen:

• Optik: Aufbau und Kalibrierung der Kamera zur genauen Volumenbestimmung.

• Biologie: Analyse von Blutzellen zur Bestimmung von Zellzahlen und Konzentrationen.

• Informatik: Entwicklung der Bildverarbeitungssoftware zur automatischen Zellzählung.

Durch die Verbindung dieser drei Fachbereiche entsteht ein vielseitiges und innovatives Projekt, das nicht nur im schulischen Umfeld spannend ist, sondern auch praktische Anwendungen in der medizinischen Diagnostik haben könnte.

Zukunftsperspektiven

Die Möglichkeiten für Weiterentwicklungen sind vielfältig: Denkbar wäre beispielsweise die Integration von KI-gestützten Algorithmen zur Zellklassifikation oder eine automatisierte Auswertung von Blutbildern. Mit der Kombination aus einfacher Bauweise und digitaler Analyse könnte dieses System eine kostengünstige und zugängliche Alternative zu professionellen Zählkammern bieten.

Unser Projekt zeigt, wie durch clevere Kombination aus Physik, Biologie und Informatik innovative Lösungen entstehen können. Wir freuen uns auf die weitere Entwicklung und darauf, die Leistungsfähigkeit unserer Eigenbau-Zählkammer unter Beweis zu stellen!

Projekt: Intelligente Bewässerung durch optische Messung der Pflanzenaufnahme

 Noch eine Projektidee, ausformuliert durch ChatGPT. Ich habe in irgendeinem Artikel gelesen, dass die Pflanzen nur zu gewissen Zeiten "trinken". Keine Ahnung ob es wirklich so ist, aber ein Projekt, um dies festzustellen könnte für Kunder spannend sein. Das wäre auch ein Projekt mit Langzeitmessungen und solche kommen bei JuFo immer gut an. Also...

Einleitung

Pflanzen nehmen Wasser nur zu bestimmten Zeiten auf. Außerhalb dieser Phasen ist das Gießen ineffizient und kann sogar schädlich sein. Unser Projekt untersucht eine innovative Methode zur Messung der Wasseraufnahme von Pflanzen anhand der Stängelvergrößerung. Die gewonnenen Erkenntnisse können dazu beitragen, die Bewässerung von Pflanzen zu optimieren und Ressourcen zu schonen.

Wissenschaftliche Grundlage

Wenn eine Pflanze Wasser aufnimmt, quellen die Zellwände auf, wodurch sich der Stängel minimal verdickt. Diese Veränderung kann genutzt werden, um die idealen Bewässerungszeiten zu bestimmen. Die Messung erfolgt qualitativ und soll Wachstumsveränderungen oder Störeinflüsse wie Erschütterungen herausfiltern.

Messaufbau

Unser Messaufbau besteht aus folgenden Komponenten:

• Pflanzenprobe: Getestet wird mit Topfpflanzen im Zimmer oder im Vorgarten.

• Messvorrichtung: Der Stängel wird zwischen einer festen Begrenzung und einem beweglichen Spiegel eingespannt. Der Spiegel ist an einer Scharnier- oder elastischen Befestigung angebracht.

• Laser & Detektion: Ein Laserstrahl wird auf den Spiegel gerichtet. Durch die Stängelverdickung lenkt sich der Spiegel minimal ab, was eine Verschiebung des Laserpunktes bewirkt.

• Messung: Der Laserpunkt bewegt sich entlang eines mit Grauverlauf bedruckten Papiers. Eine Fotodiode misst die Verschiebung des Punktes anhand zuvor kalibrierter Werte.

Technische Umsetzung

Das Projekt verbindet verschiedene Fachbereiche:

• Arduino-Programmierung: Die Fotodiode wird mit einem Arduino-Board ausgelesen, um die Messwerte zu erfassen und zu verarbeiten.

• Biologie & Landwirtschaft: Die Messung der Stängelverdickung gibt Einblicke in das Wasseraufnahmeverhalten der Pflanze.

• Optik & Technik: Die Ablenkung des Lasers wird genutzt, um kleinste Veränderungen am Stängel zu detektieren.

Ziel

Das Ziel dieses Projekts ist es, eine einfache, kostengünstige und effektive Methode zur Bestimmung der optimalen Gießzeiten zu entwickeln. Dadurch können Wasserressourcen effizienter genutzt und die Pflanzenpflege optimiert werden.

Fazit

Dieses interdisziplinäre Projekt vereint Biologie, Technik und Programmierung, um ein praktisches Problem in der Pflanzenbewässerung zu lösen. Es könnte nicht nur für den Hausgebrauch nützlich sein, sondern auch Perspektiven für die nachhaltige Landwirtschaft eröffnen.

 

 

Projektidee: Fahrschul-Trainer. Ein interaktiver Simulator für Fahrschüler

Es ist schon einige Zeit vergangen seit meinem letzten Post. In den letzten fünf Jahren habe ich Kinder für Jugend forscht ausschließlich privat vorbereitet – meine eigenen Kinder, ihre Mitschüler oder die Kinder von Freunden. Das hat auch Früchte getragen: mehrere Preise, dreimal erreichten die Kinder die Landesebene. Demnächst werde ich wieder in der Lehrertätigkeit aktiv und halte Ausschau nach neuen Projektideen. Die Idee für dieses Projekt entstand, als ein junger Kollege mit dem Führerschein begann – ein teures Unterfangen! Besonders in Deutschland sind die Kosten höher als in vielen anderen Ländern. Dieses Projekt soll dazu beitragen, die Lernzeit und die Kosten für Fahrschüler zu reduzieren.  

 

Projektbeschreibung

 Fahrschul-Trainer ist ein interaktiver Simulator, der Fahranfängern hilft, die grundlegenden Abläufe beim Autofahren zu erlernen und zu trainieren. Ziel des Projekts ist es, einen realitätsnahen, aber einfach gehaltenen Fahrschul-Simulator zu entwickeln, der typische Fahrsituationen nachstellt. Der Simulator soll physikalisch korrekt Geschwindigkeit, Beschleunigung, Bremswege und Zeitverläufe darstellen.  

Aufbau des Simulators

Der Simulator besteht aus einem echten Lenkrad, Pedalen (Gas, Bremse, Kupplung), einer Gangschaltung und einem Anlasser. Zusätzlich gibt es Spiegel, die erkennen, ob der Fahrschüler hineinschaut. Ein Bildschirm zeigt eine vereinfachte Grafik der Fahrsituation, programmiert in Processing, Pygame oder Scratch.  

Funktionsweise

Der Fahrschüler sieht die Straße aus der Ich-Perspektive (First-Person-View). Typische Verkehrssituationen aus dem Fahrschulbuch erscheinen nach einem Lernplan oder zufällig. Beim Abbiegen muss der Schüler die richtige Reihenfolge einhalten: Blinker setzen, in den Spiegel schauen, Geschwindigkeit reduzieren, ggf. stehen bleiben, abbiegen und beschleunigen. Gasgeben beim Anfahren wird ebenfalls simuliert, um zu trainieren, wann und wie stark Gas gegeben werden muss. Das System gibt Feedback, ob eine Aktion richtig oder falsch ausgeführt wurde (z. B. falsche Reihenfolge, zu schnelles oder langsames Fahren).  

Realisierung

Alle Bedienelemente – Lenkrad, Pedale, Schalter etc. – sind über Sensoren mit dem PC verbunden. Für die Erkennung der Blickrichtung oder Kopfdrehung wäre der Einsatz von Teachable Machine (https://teachablemachine.withgoogle.com/) denkbar.